Nicht alle Clouds sind gleich aufgebaut. On-Premises-Clouds, die auf traditioneller Virtualisierungs-Software basieren, unterscheiden sich in Bezug auf Verfügbarkeit, Funktionen und Betrieb stark von Public Clouds.
Hybride-Cloud- und Multi-Cloud-Strategien ermöglichen es IT-Abteilungen, diese verschiedenen Cloud-Angebote zu nutzen. Trotzdem ist es eine Herausforderung, Daten zum richtigen Zeitpunkt an den richtigen Ort zu bringen.
Dieser Artikel betrachtet Storage in der Cloud und wie man eine Multi-Cloud-Strategie implementiert.
Definition von Hybrid- und Multi-Cloud-Lösungen
Typischerweise wird die Hybrid-Cloud verwendet, wenn man Daten und Anwendungen von lokalem Speicher in eine oder mehrere Public Clouds kopieren oder transferieren will, zum Beispiel AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud Platform (GCP).
Ursprünglich war dies vielleicht als temporäres „Verlagern“ von Workloads gedacht, aber zunehmend kann es bedeuten, beide Standorte auf unbestimmte Zeit zu überspannen. Multi-Cloud geht noch einen Schritt weiter und führt Anwendungen als Teil des Designs über mehrere Clouds hinweg, was auch bedeuten kann, dass der Anwender nichts am lokalen Standort betreibt.
Multi-Cloud-Kostenvorteile
Warum ist das von Vorteil?
Der offensichtlichste Grund ist Kosteneffizienz. Die Lieferanten bieten kontinuierlich billigere Lösungen an, mit reduzierten Preisen und Rabatten für häufige Nutzung oder generellen Billigpreisen.
Obwohl Public Cloud Storage in letzter Zeit nicht wirklich an Wert verloren hat, können bei virtuellen Instanzen Einsparungen erzielt werden, insbesondere wenn Anwendungen schnell auf- und abskaliert werden müssen, so dass Daten in mehreren Public-Cloud-Umgebungen schnell verfügbar sein müssen.
Multi-Cloud-Funktionen
Der zweite, wahrscheinlich wichtigere Grund für den Betrieb der Multi-Cloud sind die Funktionen. Amazon zum Beispiel ist bekannt für seine Innovationsgeschwindigkeit. Im Jahr 2017 veröffentlichte das Unternehmen 1.430 neue Funktionen für AWS – fast vier pro Tag.
Nicht alle Versionen sind wichtige Änderungen oder neue Produkte, aber viele davon sind kontinuierliche Verbesserungen bestehender Angebote. Cloud-Anbieter setzen sich dafür ein, mehr Plattform- und Software-as-a-Service-Angebote (wie Machine Learning und KI) anzubieten, die lediglich die Bereitstellung von Unternehmensdaten erfordern.
Die Wahl der Cloud kann auch durch Design- und Betriebsvorteile beeinflusst werden. Der Betrieb einer Multi-Cloud kann zudem eine Absicherung für den Ausfall eines einzelnen Lieferanten bieten.
Um den größtmöglichen Nutzen aus einer Multi-Cloud-Strategie zu ziehen, müssen die Vorteile der Flexibilität mit den Herausforderungen der Implementierung von Sicherheit, Vernetzung und – der Schlüssel zu dieser Diskussion – Datenverfügbarkeit, Latenz und Konsistenz in Einklang gebracht werden.
Cloud-Speicherlösungen
Es gibt mindestens vier Möglichkeiten, Daten in Public Cloud-Lösungen zu speichern.
Native Services sind solche, die vom Cloud-Anbieter direkt implementiert werden. Normalerweise bieten alle Cloud-Anbieter Block-, Datei-, Objekt- und einige anwendungsspezifische (zum Beispiel Datenbank-) Speicherdienste an. Blockspeicher sind in der Regel auf den internen Gebrauch beschränkt, um eine Verbindung zu virtuellen Instanzen herzustellen, während Datei, Objekt und Datenbank eine externe Anbindung haben. Dies war für einige Cloud-Benutzer ein Problem, da Objekt- und Datenbankdaten versehentlich für den öffentlichen Zugriff voreingestellt wurden, weshalb Sicherheitseinstellungen wichtig sind, die hier überprüft werden müssen.
Anbieter-integrierte Services haben begonnen, sich zu entwickeln, wobei NetApp der führende Anbieter auf dem Markt ist. Microsoft Azure NetApp Files bietet beispielsweise die Vorteile von NetApp ONTAP, das über Azure-APIs direkt in Azure integriert ist und die Azure-Sicherheitsfunktionen nutzt. Anbieter-integrierte Lösungen sind in der Regel funktionsreicher und leistungsfähiger als native Services.
Marketplace-Services sind Speicherangebote, die in virtuellen Instanzen von Cloud-Anwendungsmarktplätzen aus bereitgestellt werden können. In diesem Bereich gibt es eine Vielzahl von Lösungen, von traditionellen Speicherplattformen bis hin zu Datenschutz und Analytik. Die Verfügbarkeit großer Cloud-Compute-Instanzen und direkt angeschlossener NVMe-Geräte macht diese Lösungen für leistungshungrige Anwendungsfälle in der Produktion interessant. Marketplace-Angebote bieten ein einheitliches Look-and-Feel für On-Premises- und Cloud-Implementierungen.
Colocated Services werden von Storage-Anbietern in nahegelegenen (oder manchmal sogar denselben) Rechenzentren des Cloud-Anbieters bereitgestellt und über Hochgeschwindigkeits-Netzwerke wie AWS Direct Connect oder Azure ExpressRoute verbunden. Der Speicheranbieter bietet die Möglichkeit, Storage bereitzustellen, der wie eine herkömmliche Speicherlösung aussieht und sich mit den eigenen lokalen Speicherlösungen des Kunden verbinden kann.
Mit einer solchen Bandbreite an Speicherangeboten scheint es, als gäbe es eine verwirrende Vielzahl von Entscheidungen zu treffen. Warum also weg von den nativen Angeboten der Cloud-Anbieter?
Performance
Ein wichtiger Grund für den Einsatz einer Drittanbieterlösung ist die Performance. Cloud-Anbieter bieten keine Leistungs- oder Durchsatzgarantien für native Services, außer für Blockspeicher.
Auch hier decken die Garantien nur den Durchsatz und die IOPS ab und befinden sich in der Regel in sehr begrenzten oder starren Spezifikationen. Azure NetApp Files bietet beispielsweise eine viel höhere Leistung als native Dateiservices, und Colocated Services können Funktionen wie Quality of Service auf einer granularen Ebene bereitstellen.
Verfügbarkeit
Cloud-Anbieter bieten eine feste Verfügbarkeit, typischerweise etwa drei bis vier „Neunen“ (99,9 Prozent - 99,99 Prozent) der Betriebszeit. Drei Neunen bedeuten eine maximalen Ausfall von rund 9 Stunden im Jahr, bei vier Neunen dauert eine Stillstand höchstens 53 Minuten pro Jahr. Die Verwendung von Colocated Services könnte eine höhere Verfügbarkeit bieten und es ermöglichen, Anwendungen im Falle eines Ausfalls schnell zwischen den Clouds zu verschieben. Der Grund dafür ist, dass die Daten außerhalb der Geräte des Cloud-Providers gespeichert werden.
Merkmale
Obwohl die Hersteller ihre Dienstleistungen ständig weiterentwickeln und verbessern, haben die meisten nicht die Breite der Funktionen, die von Anbietern angeboten werden, die seit vielen Jahren auf dem Markt sind. Zu den erweiterten Funktionen können eine bessere Sicherheitsintegration und Datenschutz (Snapshots und Replikation) gehören.
Aufbau einer Multi-Cloud-Strategie
Um auf das ursprüngliche Thema dieses Artikels zurückzukommen, wie können diese Dienste genutzt werden, um eine Multi-Cloud-Speicherstrategie aufzubauen?
Wahrscheinlich ist die erste Frage, die man sich stellen muss, wie oft sich Daten und Anwendungen wahrscheinlich zwischen den Clouds bewegen.
Wenn die Public Cloud beispielsweise für Data Protection genutzt wird, ist es unwahrscheinlich, dass sich Anwendungen viel bewegen, so dass die Datenmobilität kein großer Faktor ist.
Am anderen Ende der Skala, wo Anwendungen jederzeit in jeder Cloud laufen können, ist jedoch volle Flexibilität gefragt.
Datenmobilität
Die Implementierung der Datenmobilität ist wahrscheinlich die größte Herausforderung beim Einsatz von Multi-Cloud-Anwendungen.
Daten haben auch eine gewisse Trägheit und es bedarf Zeit, um sie zu bewegen. Cloud-Anbieter berechnen für den Zugriff – Daten, auf die außerhalb ihrer Cloud zugegriffen wird. Eine Massenmigration von Daten von einer Cloud-Plattform zur anderen ist daher nicht wirklich eine praktikable Lösung. Infolgedessen fallen die Strategien für Multi-Cloud tendenziell in eine der folgenden Kategorien.
Burst „on-demand“. Hier werden bei Bedarf Anwendungen und Daten in die Public Cloud migriert. Die eigentliche Umsetzung dieses Szenarios könnte durch permanente Replikation virtueller Maschinen erfolgen, wie sie beispielsweise über Datrium, Velostrata oder Zerto erreicht wird. Alternativ können Daten über den Storage repliziert werden, wie es mit NetApp Private Storage oder HPE Cloud Volumes umgesetzt wird.
Daten replizieren. Daten können über Clouds hinweg repliziert werden, wodurch die Kopien stark synchronisiert bleiben. Dateibasierte Lösungen wie Elastifile CloudConnect oder Qumulo QF2 bieten die Möglichkeit, lokale oder mehrere Cloud-Umgebungen abzudecken, wodurch es einfach ist, Daten vor Ort beispielsweise für Analysedienste in der Public Cloud bereitzustellen.
Die Implementierung der Datenmobilität ist wahrscheinlich die größte Herausforderung beim Einsatz von Multi-Cloud-Anwendungen.
Abstraktion der Daten. Diese Lösungen trennen die Darstellung der Daten von der zugrunde liegenden physischen Speicherplattform. Dies bietet eine einzige globale Sicht auf die Daten, während sich der physische Speicher über eine oder mehrere öffentliche und private Clouds erstrecken kann. Beispiele für diese Lösung sind Zenko von Scality oder die CTERA Enterprise File Services Platform. Bei voller Abstraktion können Daten physisch zwischen Cloud-Anbietern umgeleitet oder repliziert werden, um die Anforderungen an Verfügbarkeit, Kosten und Leistung zu erfüllen.
Der Schlüssel zum Erfolg dieser Lösungen sind Funktionen wie die Automatisierung – die Möglichkeit, Speicherdienste über Befehlszeilenschnittstellen oder APIs auszuführen. Lösungen müssen auch inkrementelle Änderungen an Daten verstehen und in der Lage sein, nur die geänderten Daten zwischen den Standorten zu verschieben, da dies die Auswirkungen auf die Gebühren reduziert.
Die Do-It-Yourself-Option
Wenn es etwas zu lernen gibt, von den bestehenden Lösungen auf dem Markt, dann ist es, dass sie ein eigenes, vorgefertigtes Design besitzen und immer nur einen bestimmten Rahmen an Funktionen bieten. Public-Cloud-Anbieter setzen keine Blockspeicher außerhalb ihrer Umgebung frei und bieten keine nativen Schnittstellen zur Replikation von Datei- und Blockdaten. Zum jetzigen Zeitpunkt besteht kein Grund zu der Annahme, dass Public-Cloud-Service-Provider diese Position ändern werden.
IT-Organisationen, die an die Umsetzung einer Multi-Cloud-Strategie denken, müssen sich daher intensiv mit den Lösungen befassen, die sie einsetzen werden, da das Risiko der Bindung bei Multi-Cloud-Speichern größer sein könnte als je zuvor im privaten Rechenzentrum.
